遥感基础知识及遥感图像处理方法
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
遥感专业必会知识点总结
遥感专业必会知识点总结遥感技术的基本原理是通过感测器（如光电传感器、微波传感器等）对地球表面或大气进行监测，收集返回的电磁辐射信号，然后利用数字图像处理方法将其转化为数字图像，通过图像处理技术分析、解译和提取目标地物的信息。
由于遥感技术具有成本低、周期短、覆盖面广等特点，因此其在资源调查、环境监测等领域有着独特的优势。
以下将从遥感技术的基础原理、遥感图像的获取、遥感图像的处理和分析方法等方面，对遥感专业必会的知识点进行总结。
一、遥感技术的基础原理1. 电磁辐射与地球观测地球表面和大气等物体都会产生电磁辐射，包括可见光、红外线、微波等各种波段的辐射。
遥感技术利用的核心是通过感测器捕获和记录这些辐射信号，然后将其转化为数字图像。
2. 传感器的工作原理传感器是遥感技术的核心设备，其工作原理是通过接收地面或大气发射的电磁波，然后将其转化为电信号，并记录下来供后续处理分析。
3. 遥感平台的选择及参数设置选择合适的遥感平台和传感器对于获取高质量的遥感图像至关重要，需要考虑到分辨率、光谱范围、观测角度等参数，以保证获取到的图像能够满足实际需求。
4. 遥感图像的地理坐标系统遥感图像需要具有地理坐标系统以便进行地理信息系统（GIS）中的空间分析和地图制作，常用的地理坐标系统包括经纬度坐标系统、投影坐标系统等。
二、遥感图像的获取1. 遥感图像的获取方式遥感图像的获取方式主要包括航拍和卫星遥感两种，航拍是通过飞机或者无人机等载具进行空中摄影，而卫星遥感则是通过卫星搭载的传感器以及遥感平台对地面进行拍摄。
2. 遥感图像的光谱特性遥感图像的光谱范围可以通过调整传感器的波段来获取不同波段的图像，其中可见光、红外光、紫外光等不同波段的图像可以提供丰富的地物信息。
3. 遥感图像的分辨率遥感图像的分辨率是指图像中能够识别的最小物体大小，分辨率越高则图像的细节信息越丰富。
一般来说，遥感图像的分辨率可以分为空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率等。
遥感图像处理的基本原理与方法
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
遥感图像处理
遥感图像处理1. 简介遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星或无人机等遥感图像数据进行处理和分析的过程。
遥感图像处理可以应用于多个领域，包括地理信息系统（GIS）、环境监测、农业、城市规划等。
本文将介绍遥感图像处理的基本概念、常用方法和应用案例。
2. 遥感图像处理的基本概念遥感图像处理涉及多个概念和技术，以下是一些常用的基本概念：2.1 遥感图像遥感图像是通过遥感设备获取的图像数据，可以是卫星图像、航空摄影图像或无人机图像等。
遥感图像通常包含多个波段，每个波段代表不同的光谱信息。
2.2 遥感图像预处理遥感图像预处理是指对原始遥感图像数据进行校正、矫正和增强的过程。
预处理的目的是提高图像质量、减少噪声和伪影，并使得图像更适合进行后续处理和分析。
2.3 遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像根据像素的特征或属性进行划分和分类的过程。
常见的遥感图像分类方法包括基于统计学的分类、基于机器学习的分类和基于深度学习的分类。
2.4 遥感图像变化检测遥感图像变化检测是指对多个时间点的遥感图像进行比较，以检测地物、景观或环境发生的变化。
遥感图像变化检测可以用于监测自然灾害、环境变化等。
2.5 遥感图像分析遥感图像分析是指对遥感图像进行解译和分析，提取图像中的有用信息和特征。
遥感图像分析可以用于土地利用/覆盖分类、植被指数计算等应用。
3. 遥感图像处理的常用方法遥感图像处理常用的方法包括图像增强、图像配准、图像融合和目标检测等。
3.1 图像增强图像增强是指通过对图像进行滤波、对比度拉伸、直方图均衡化等处理，以增强图像的可视化效果和信息提取能力。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波（如中值滤波、高斯滤波）和锐化等。
3.2 图像配准图像配准是指将两幅或多幅遥感图像在坐标系、旋转、尺度和形变等方面进行校正和匹配的过程。
常用的图像配准方法包括特征点匹配、地物匹配和基于控制点的配准方法。
3.3 图像融合图像融合是指将多幅具有不同光谱或分辨率的遥感图像融合成一幅多光谱和高分辨率的遥感图像。
遥感图像处理的基本步骤与技巧
遥感图像处理的基本步骤与技巧遥感技术是指利用航天器、飞机、卫星等高空平台获得的遥感图像进行信息提取和数据分析的过程。
随着科技的不断进步和应用范围的扩大，遥感图像处理已经成为许多领域中的重要工具。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤与技巧，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，旨在通过去除噪声、辐射校正和几何校正等处理，使图像质量更高，方便后续处理。
其中，去除噪声主要是采用滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
辐射校正主要用于将图像的辐射能量转换为表观反射率，以消除云、阴影等因素的影响。
几何校正是通过对图像进行几何变换，将其与地理坐标系统对齐，以便于后续的地理信息提取。
二、特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，目的是从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指根据图像像素的光谱反射率或辐射能量，提取出不同波段的特征。
纹理特征是指从图像中提取出地物的纹理信息，包括纹理方向、纹理密度等。
形状特征是指从图像中提取出地物的形状信息，包括面积、周长等。
三、分类与识别分类与识别是遥感图像处理中的重要任务，目的是将地物按照其属性进行分类和识别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类是指根据已知的样本类别信息，通过训练分类器将图像中的地物分到不同的类别中。
无监督分类是指根据图像像素之间的相似性将其分为一定数量的类别。
分类结果可以用于制作地图、监测资源变化等。
四、变化检测变化检测是遥感图像处理中的一项重要任务，主要应用于监测和分析地表物体的变化。
遥感图像在不同时间获取的变化信息可以帮助我们了解自然和人类活动对地表的影响。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。
像素级变化检测是指比较两幅图像对应像素之间的差异，以确定变化的位置和类型。
对象级变化检测是指先将图像分割成不同的对象，然后比较不同时间获取的对象之间的差异。
遥感图像处理的基本步骤和技巧
遥感图像处理的基本步骤和技巧遥感图像处理是利用遥感技术获取的遥感图像数据进行分析、处理和解释的过程。
遥感图像处理技术在环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域具有广泛的应用。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤和技巧。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是改善图像质量，消除噪声和其他不必要的干扰。
常见的图像预处理技术包括辐射校正、大气校正和几何纠正。
辐射校正是将原始图像中的数字数值转换为辐射亮度值，以消除由于不同仪器和观测条件引起的辐射差异。
大气校正则是通过对图像进行大气光校正，消除大气吸收和散射效应，获得更准确的地物辐射亮度信息。
几何纠正是校正图像中的几何畸变，使其与实际地面特征对应。
二、图像增强图像增强是通过增加图像的对比度和清晰度，突出感兴趣的地物信息。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和波段变换。
直方图均衡化是通过调整图像像素的亮度分布，增强图像对比度。
滤波是通过应用各种滤波器来去除图像中的噪声和模糊。
波段变换是将图像从一种波段转换到另一种波段，以提取不同地物特征。
三、特征提取特征提取是从图像中提取与感兴趣地物相关的信息。
常见的特征提取技术包括阈值分割、边缘检测和纹理分析。
阈值分割是将图像分为不同的区域，使每个区域具有相似的亮度或颜色特征。
边缘检测是寻找图像中的边界线，以辅助划分地物边界。
纹理分析是通过提取图像的纹理特征来描述地物的空间结构。
四、分类与识别分类与识别是将特定地物进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别技术包括监督分类、无监督分类和目标检测。
监督分类是通过使用已知类别的训练样本，建立分类器对图像进行分类。
无监督分类是根据图像像素的统计特征将图像自动分为不同的类别。
目标检测是在图像中检测和识别特定的目标，例如建筑物、道路等。
五、图像解译与分析图像解译与分析是对处理后的遥感图像进行解释和分析的过程。
通过对图像分析可以获取地表特征的数量和质量信息，用于环境变化监测、资源管理和规划决策。
遥感图像处理的基本流程与技巧
遥感图像处理的基本流程与技巧近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感图像处理在各个领域的应用越来越广泛。
遥感图像处理的基本流程和技巧对于正确解读和使用遥感图像至关重要。
本文将探讨遥感图像处理的基本流程与技巧，帮助读者更好地理解和应用这一工具。
一、遥感图像处理的基本流程1. 图像获取与预处理遥感图像处理的第一步是获取图像数据。
常见的获取方式包括卫星、飞机、无人机等。
在获取到图像数据后，还需要进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以保证图像的质量和精度。
2. 影像增强影像增强是提高图像质量，使图像更能被人眼感知和解读的过程。
常见的影像增强技术包括直方图均衡化、滤波、图像融合等。
通过适当的增强技术，可以突出图像中的特定目标或信息，提高图像的可读性和解读性。
3. 特征提取与分类特征提取是从图像中提取有意义的信息或特征的过程。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
在特征提取的基础上，可以进行图像分类，将图像中的不同对象或地物进行分类和识别。
常用的分类方法包括支持向量机、人工神经网络等。
4. 图像分割与目标提取图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。
图像分割既可以基于像素级的颜色和灰度信息，也可以基于纹理和形状等更高级的特征。
通过图像分割，可以提取出感兴趣的目标或地物。
5. 变化检测与监测变化检测是利用多期遥感图像对地物、景观进行比较和分析，以检测和监测地表非凡的变化信息。
变化检测可以应用于城市规划、环境监测等方面。
常见的变化检测方法包括面向对象的变化检测、像素级变化检测等。
二、遥感图像处理的技巧1. 选择合适的图像处理软件选择一款功能强大且适合自己需要的图像处理软件至关重要。
常见的遥感图像处理软件有ENVI、ERDAS、ArcGIS等。
不同的软件具有不同的工具和功能，选择合适的软件可以提高工作效率和图像处理效果。
2. 多源数据融合多源数据融合是将多个遥感图像融合成一幅图像的过程。
通过融合不同传感器或不同时间的图像，可以提高图像质量和信息量。
遥感的基本概念、基础和遥感图像特征
地物反射和辐射不同波长的电磁波的特性称为地物波 谱特性。其测量是由传感器（如分光光度计、光谱仪、
摄谱仪等）来完成的，其工作原理就是测量地物的反射 辐射度，经光电管转化为电流强度读出。
反射辐射度由三部分组成：太阳经大气衰减后照射地 面，经地物反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的 能量；地面物体本身发射辐射的能量经大气后进入传感 器；大气散射和辐射的能量。
1、遥感（Remote Sensing)
——遥感平台
同，因而具有反射和辐射不同波长的电磁波的特性”。 换句话说，遥感是一种利用物体反射或辐射电磁波的固 有特性，通过观测电磁波、识别物体以及物体存在环境 条件的技术。
观测电磁波的装置是传感器。
1、遥感（Remote Sensing)
——遥感的基本概念和基础
太阳辐射（即太阳光）和地球辐射是遥感过程地物
反射电磁波的主要来源。
遥感的基本概念、基础和遥感 图像特征
1、遥感（Remote Sensing)
遥感的基本概念和基础 遥感平台 遥感成像与遥感图像特征 遥感信息的获取和监测系统 遥感图像的处理
1、遥感（Remote Sensing) ——遥感的基本概念和基础
所谓遥感，通常指的是通过某种传感器装置，在不与 研究对象直接接触的情况下，获得其特征信息，并对这 些信息进行提取、加工、表达和应用的一门科学技术。
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• landsat 1-3/MSS ，空间分辨率为80m
• landsat 4-6/TM，可见光-短波红外（TM1-5， 7）波段的空间分辨率为30m，TM6热红外 波段的空间分辨率为120m
• landsat 7/ETM，可见光-短波红外（ETM15，7）波段的空间分辨率为30m，ETM+热 红外波段的空间分辨率为60m，全色15m。
大气窗口
遥感数据的特征
• 空间分辨率 • 光谱分辨率 • 时间分辨率 • 辐射分辨率
• 空间分辨率：可以识别的最小地面距离或 是最小目标的大小（指图像上能够详细区 分的最小单元的尺寸或大小）。
• 表示方法一般有３种： １．像元(pixel)：
指单个像元所对应的地面
面积的大小。如quickbird 一个像元相当地 面面积0.61m*0.61m;ＴＭ的一个像元相当 地面面积为28.5m*28.5m,多简称３０ｍ
• 一般来说，遥感系统的空间分辨率越高， 其识别物体的能力越强。
• 如：NOAA—LANDSAT---SPOT---IKNOS--QUICKBIRD，空间分辨率逐渐增高，其识 别物体的能力也是逐渐增强
光谱分辨率
• 指遥感器所选用的波段数量的多少、各波 段的波长位置、及波长间隔的大小。（通 道数、每个通道的中心波长、带宽）
• 陆地卫星-7(Landsat-7) ，轨道高705km、倾角98.2° • 陆地卫星覆盖地球范围N 81°-- S81.5°
Landsat卫星数据的特点
• MSS（Multi Spectral Scanner)多光谱扫描仪，选 用可见光-近红外（0.5-1.1微米）谱段，四个波段。 （landsat 1-3）18days
遥感基础知识及遥感 图像处理方法
郗凤明 2007年8月
遥感的基础知识
• 遥感；远距离不接触物体而获得其信息。 • 遥感数据是非常重要的源数据 • 遥感原理及遥感过程很复杂 • 可见光-反射红外遥感 • 热红外遥感 • 微波遥感
电磁波谱
太阳辐射光谱
大气吸收
• 太阳辐射穿过大气层时，大气中的氧气、氮气、 水蒸气等对不同波长的辐射有吸收作用
• 地物的电池波的响应特性随电磁波长改变 而有规律的变化。
• 不同类型的地物，其电磁波响应特性不同， 地物波谱特征是遥感识别地物的基础
几种常见的地物波谱特征
• 植物 • 土壤 • 岩石
植物
• 在可见光的蓝紫光波段，反射率低于１０％，至绿光反射 率增高，曲线出现一个小反射峰（绿峰）之后，反射率急 剧下降至０．６８微米处，形成很深的红光吸收谷（红谷） 进入红外区，反射率陡升，达到顶峰后，变化平缓，反射 率在５０％左右，过１．３微米处反射率明显下降，曲线 的起伏现象更突出。
• Landsat卫星图像的扫描宽度为185km
表1 MSS及TM的观测参数 单位：（mW/cm2.sr）
遥感器 MSS
TM
波段 4 5 6 7 1 2 3 4 5
6
7
波长范围（μ m） 0.5-0.6 绿色 0.6-0.7 红色
0.7-0.8 近红外 0.8-1.1 近红外 0.45-0.52 蓝色 0.52 –0.60 绿色 0.63-0.69 红色 0.76-0.90 近红外 1.55-1.75 短波红外
• ２．线对数(line pairs)：对于摄影系统而言， 影像最小单元常通过1mm间隔内包含的线 对数确定，单位为线对/mm。线对是指一
对同等大小的明暗条纹或规则间隔的明暗 对数
• ３．瞬时视场(IFOV)：指遥感器单个探测 元件的受光角度或观测视野，单位为毫弧 度(mrad)。IFOV 越小，最小可分辨单元越 小，空间分辨率越高。
•叶绿素吸收
水分吸收
ห้องสมุดไป่ตู้
卫 星 及卫星 数据简 介
(中国遥感卫星地面站网)
Landsat卫星
• Landsat是美国于1972年在世界上第1次发射的真正的地 球观测卫星 。1~4号星均相继实效，现在运行的是5号星， 6号星发射失败 。 1999年4月15日，陆地卫星-7(Landsat7)发射成功。
• 如黑白航片用一个综合波段(0.4-0.7微米) • Landsat MSS/TM ４，７个波段 • MODIS有３６个波段 • 高光谱数据专题研究的针对性强，对物体
的识别精度高，遥感应用分析的效果好。 但也有其缺点。
时间分辨率
• Temporal resolution: 是关于遥感影像间隔 时间的一项性能指标。遥感器按照一个的 时间周期重复采集数据，这个重复周期又 叫回归期。这种重复观测的最小时间间隔 称为时间分辨率。
• Landsat－4、5、6号采用飞行高度为705km，轨道倾角为 98度的太阳同步准回归轨道，通过赤道时刻为地方平均时 上午9:39。它用16天时间对整个地球观测一遍，第17天返 回到同一地点的上空（17日回归）。卫星上搭载多光谱扫 描仪（MSS）和专题扫描仪（TM）两种遥感器。TM是4 号星以后搭载的。
• 如：landsat 4、５为１６天，ＳＰＯＴ为 １～４天，ＮＯＡＡ为几小时。
辐射分辨率
• 辐射分辨率(radiant resolution)指遥感器对 对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。
• 如：landsat /MSS起初以６bits(取值范围 0~63); landsat 4,5/TM，７个波段中的６个 波段３０ｍ分辨率的，以８bits (取值范围： 0-255)； MOIDS 所有通道都用12bit(取值 范围：0-2048)
空间分辨率与辐射分辨率的关系
• 瞬时视场（ＩＦＯＶ）越大，最小可分像 素越大，空间分辨率越低；但是ＩＦＯＶ 越大，光通量获得的入射量越大，辐射测 量越敏感，对微弱能量差异的检测力越强， 则辐射分辨率越高。因此空间分辨率的增 大，将伴随辐射分辨率降低。可见空间分 辨率与辐射分辨率难以两全。
地物波谱
• TM (Thematic Mapper) 专题制图仪，使一种改进 的多光谱扫描仪，可见光-短波红外（0.45-12.5微 米）谱段，七个波段。（ landsat 4-6）16days
• ETM（Enhanced Thematic Mapper）改进专题 制图仪，增加一个全色波段（pan）。（ landsat 7）16days